왜레이다에딥러닝을사용할까语录?
레이다신호를합성하여표적및신호분류에대한머신러닝모델과딥러닝모델을훈련시키고레이다시스템으로부터수집된데이터에딥러닝기법을적용할수있습니다。
파형 분류
레이다파형을합성하고레이블을지정하여딥러닝신경망을훈련시킬수있습니다。딥러닝신경망을사용하여신호로부터시간-주파수특징을추출하고파형변조분류를수행할수있습니다。
레이다적분류
머신러닝접근법과딥러닝접근법을모두사용하여레이다반사면적을기반으로레이다반사신호를분류할수있습니다。머신러닝접근법에서는서포트벡터머신과함께웨이블릿스캐터링특징추출을사용합니다。일반적인딥러닝접근법두가지로는SqueezeNet을사용한전이학습과LSTM(장단기기억)순환신경망이있습니다。
손제스처분류
공개된동적손제스처데이터셋으로부터超宽频(초광대역)임펄스레이다신호데이터를분류할수있습니다。다중입력,단일출력CNN(컨벌루션신경망)을사용할수있으며,여기서CNN모델은각신호로부터특징정보를추출한다음이를비교하여최종제스처레이블예측을수행합니다。
마이크로도플러시그니처분류
시간-주파수분석과딥러닝신경망을사용하여보행자와자전거운전자를저마다의마이크로도플러특성에따라분류할수있습니다。레이다앞에놓인객체의다양한부분이움직이면객체식별에사용가능한마이크로도플러시그니처가생성됩니다。
SAR:상분류
딥러닝기법을sar(합성개구레이다)@상의@적분류에사용할수있습니다。美国有线电视新闻网(컨벌루션신경망)을생성하고훈련시켜MSTAR(移动和静止目标获取和识别)混合目标데이터셋으로부터SAR표적을분류할수있습니다。
SAR상식
R-CNN(영역기반컨벌루션신경망)을사용하여SAR(합성개구레이다)영상의표적인식을수행할수있습니다。R-CNN신경망은대규모의장면SAR영상까지확장되는효율적인성능으로검출과인식을통합합니다。
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